使用 Python 和机器学习进行投资管理 专项课程
中您将学到什么
编写自定义 Python 代码并使用现有 Python 库来构建和分析高效的投资组合策略。
编写自定义 Python 代码并使用现有的 Python 库来估算风险和收益参数，并建立更好的多元化投资组合。
学习针对金融数据集的有监督和无监督机器学习技术原理
了解先进的数据分析方法，以及在投资决策中应用替代数据的定量建模方法
您将获得的技能
- Risk Analysis
- Data Visualization Software
- Financial Data
- Financial Analysis
- Asset Management
- Return On Investment
- Social Network Analysis
- Market Data
- Unstructured Data
- Risk Management
- Financial Modeling
- Machine Learning
- Investment Management
- Applied Machine Learning
- Web Scraping
- Advanced Analytics
- Portfolio Management
- Network Analysis
- Financial Market
- Text Mining
要了解的详细信息
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授课语言：英语（English）
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
精进特定领域的专业知识
- 向大学和行业专家学习热门技能
- 借助实践项目精通一门科目或一个工具
- 培养对关键概念的深入理解
- 通过 EDHEC Business School 获得职业证书
专业化 - 4门课程系列
使用 Python 构建和分析投资组合入门
第 1 门课程25小时
您将学到什么
直观了解现代投资组合构建技术背后的基本理论
编写自定义 Python 代码，估算风险和收益参数
利用强大的 Python 优化库，构建科学、系统的多元化投资组合
用 Python 构建自定义实用程序，以测试和比较投资组合策略
您将获得的技能
类别：风险管理
类别：投资组合管理
类别：资产管理
类别：模拟
类别：风险分析
类别：数据操作
类别：Matplotlib
类别：投资管理
类别：财务分析
类别：概率分布
类别：Python 程序设计
类别：NumPy
类别：金融建模
类别：Pandas（Python 软件包）
用 Python 构建和分析高级投资组合
第 2 门课程12小时
您将学到什么
分析投资组合的风格和因子风险敞口
对协方差矩阵进行稳健估计
实施布莱克-利特曼投资组合构建分析
实施各种稳健的投资组合构建模型
您将获得的技能
类别：Python 程序设计
类别：时间序列分析和预测
类别：风险分析
类别：金融建模
类别：统计方法
类别：回归分析
类别：资产管理
类别：金融市场
类别：估算
类别：投资回报
类别：投资管理
类别：投资组合管理
类别：风险管理
用于资产管理的 Python 和机器学习
第 3 门课程16小时
您将学到什么
学习针对金融数据集的有监督和无监督机器学习技术原理
了解将变量分为两种结果之一的统计回归和 ML 算法的基础
在案例研究中利用强大的 Python 库实现机器学习算法
了解因子模型和制度转换模型及其在投资管理中的应用
您将获得的技能
类别：应用机器学习
类别：回归分析
类别：资产管理
类别：风险管理
类别：投资组合管理
类别：机器学习
类别：投资管理
类别：无监督学习
类别：功能工程
类别：计算机科学
类别：监督学习
类别：统计方法
类别：预测建模
类别：金融建模
类别：降维
利用 Python 和机器学习技术替代数据集进行资产管理
第 4 门课程20小时
您将学到什么
了解什么是替代数据，以及如何在金融市场应用中使用替代数据。
了解当前学术界和从业人员对替代数据应用的最新研究成果。
使用 Python 对现实世界中的其他数据集进行数据分析。
了解将数据分析、可视化和定量建模应用于金融领域替代数据的方法，并获得实践经验
您将获得的技能
类别：文本挖掘
类别：网络分析
类别：Python 程序设计
类别：数据分析
类别：高级分析
类别：应用机器学习
类别：消费者行为
类别：财务分析
类别：预测分析
类别：财务数据
类别：社交网络分析
类别：风险分析
类别：市场数据
类别：投资
类别：网页抓取
类别：数据挖掘
类别：非结构化数据
类别：金融市场
类别：数据可视化软件
类别：资产管理
获得职业证书
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
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常见问题
约 4 个月完成
本数字专业课程自成体系，不要求学员具备 Python 或投资组合分析方面的知识。另一方面，学员需要对将数据科学应用于投资管理这一主题表现出极大的热情和兴趣。
我们建议您在学习 "Python 投资管理机器学习 "课程之前，先完成 "Python 投资组合构建与分析入门 "和 "Python 投资组合构建与分析进阶 "整个系列的学习。然后，通过学习 "Python 机器学习用于替代数据集的投资管理 "课程，您将能够对如何在投资决策中使用新的数据科学技术有更深入的了解。
更多问题
提供助学金，